AI感知：构建抗衰逆龄健康管理数字新范式——OMYQS元气循环构筑AI精准长寿健康管理全场景应用生态

在“2026年广东省医学会健康管理与互联网医疗联合大会”上，OMYQS元气循环正式发布“三元耦合精准长寿健康管理全场景应用生态”，标志着主动健康管理从理念探索进入全场景落地的新阶段。

OMYQS元气循环首席AI科学家，西安电子科技大学华山学者领军教授王皓发表了题为“AI感知：构建抗衰逆龄健康管理的数字新范式”的主旨演讲，系统阐述了AI从单点工具走向持续健康管理的技术路径，为OMYQS元气循环AI精准长寿健康管理应用生态奠定了技术基础。

该应用生态目前已在广东省第二人民医院16个主动健康专病方向落地应用。

三元耦合精准长寿健康管理全场景应用生态发布现场

一、管理痛点：AI正在进入健康管理全链条，但“断点”依然存在

王皓教授在演讲中指出，AI已渗透到健康管理的多个环节——从日常感知、信息理解，到专业支持、服务执行，再到持续随访。国家层面也在推动AI进入健康管理、基层随访与公共卫生服务。

相关调查显示，个人端已有60%的联网消费者使用过AI健康工具；专业端每位医生平均使用2.3个AI场景；机构端75%的健康系统已实施或计划实施至少一项AI方案。

“但AI覆盖了多个节点，并不等于形成了连续的管理能力。”王皓教授表示，AI进入持续健康管理，还要跨过五个断点：

·接不上：既往信息难延续，每次服务从空白开始。

·连不清：分散记录难关联，专家、情境、时间、证据、行动、结果彼此割裂。

·接不进：分析结果难以进入服务流程，AI输出与实际服务之间存在断层。

·查不全：过程结果难复核，AI决策的依据和轨迹不可追溯。

·协同难：专家经验难共享，好的临床经验难以规模化复制。

五个断点如果不能连续打通，AI仍然只能完成局部任务，难以承接持续健康管理。

二、管理需求：寿命延长呼唤持续健康管理

王皓教授强调，随着人均预期寿命的延长，健康管理需要覆盖更长周期。

数据显示，2025年我国人均预期寿命已达79.25岁，较2020年提高1.32岁；60岁及以上人口达3.2338亿，占全国人口23.0%。同一个人的健康变化，需要在一条连续时间线上长期管理——从建立个人基线，到持续识别变化，再到及时衔接服务。

与此同时，失能预防需要前移到功能较好与轻度受损阶段。2026年9月1日起施行的《老年人失能预防服务标准》（WS/T 878—2026）明确提出，要对功能较好和轻度受损人群开展早评估、分层干预、动态复评，把功能维护纳入连续健康管理。

“越早发现功能变化并持续干预，越有机会延长独立生活和高质量生活阶段。”王皓教授说。

王皓教授现场演讲

三、理论基础：三元耦合系统干预、探索延缓衰老健康路径，助力主动健康管理

OMYQS元气循环AI寿命管理应用生态的医学理论支撑——衰老三元耦合机制，由广东省第二人民医院田军章教授团队基于十余年临床研究提出。该理论认为，分子损伤（启动因素）、免疫衰老（枢纽）、炎症衰老（驱动引擎）三者构成动态正反馈网络，cGAS-STING、NLRP3等先天免疫感应通路在其中发挥关键桥梁作用。

这一理论框架的形成经历了三个阶段：2016年糖胖病逆转“2+N模式”的单病种探索；2023年“疾病-系统-环境”三级归因模型的提出，业务拓展至15个专病中心；2025年三元耦合解释模型的正式建立，统一了主动健康干预的底层逻辑。

“传统针对衰老相关问题的干预策略多聚焦抑制下游炎症反应，难以改善上游多系统失衡问题。”田军章教授指出，“范式转变的核心在于优先级的调整——将干预重心从‘灭火’前移至‘防火’，以上游抗损伤为核心的系统干预思路。”

四、核心能力：五项能力构建AI记忆原生智能体系

针对五大断点，王皓教授团队提出了全新的AI技术框架，通过五项核心能力共同支撑持续健康管理：

1.记忆原生智能——接得上

让下一次服务继续认识同一个人。个体纵向记录持续承接，双源记忆（专家经验记忆+医学证据记忆）按任务调用，专业确认后的结果持续沉淀。底层模型可以升级，但经过治理的个体记录、专家经验和医学证据仍能持续承接。

2.记忆张量——理得清

用六个维度记录“谁、面对谁、何时、依据什么、做了什么、后来怎样”——专家（e）、患者情境（p）、时间（t）、证据版本（v）、决策动作（a）、结局反馈（o）。每一段可复用的经验，都带着完整的适用坐标被保存、召回与追溯。

3.智能体驾舱——管得住

统一管理上下文、任务规划、技能工具、双源记忆、权限护栏与验证反馈。模型只负责推理，驾舱决定这一次任务怎样工作。通过资料不足、权限越界、红旗线索、证据冲突、系统异常等多重门控机制，确保AI按规程完成健康管理任务。

“专家智能体 = 大模型 + 智能体驾舱 + 双源记忆。”王皓教授强调。

4.决策轨迹——查得到

一次AI辅助任务，对应一条可以完整回放的事件链。从请求快照、记忆召回、计划/分支、工具调用、人机门控，到最终输出、结局反馈，按事件顺序完整留痕。

决策轨迹随运行同步形成，支持专业复盘、质量评估与责任审计。核心指标包括证据覆盖率、决策漂移、不确定性、时延与成本等。

5.群智进化——审过再更新

高价值轨迹汇聚、相似情境比较、专业分歧显式呈现、专家裁决后再扩散。系统负责汇聚与比对，多专家共同决定哪些经验可以进入下一版本。

共享机制遵循“本地优先、脱敏共享、专家批准、版本可回滚”的受控协作原则——共识与分歧都显式保留，少数意见不被淹没。

五、思维链工厂：把专家共识封装成可治理资产

在五项能力基础上，王皓教授进一步提出了思维链工厂的概念——把适用范围、证据版本、行动规则和人工确认点固化为结构化专家能力包，形成可治理资产。

“这里的‘思维链’，指的是专家愿意公开、能够审核的判断路径和行动规则。”王皓教授解释道，“专家共识完成结构化封装和授权治理后，才能被智能体稳定调用。”

能力包按场景、按权限、按版本受控调用，包含上下文层（适用对象、所需信息）、决策与安全层（判断依据与证据版本、红旗线索与人工规则、分歧处理）、行动与治理层（建议动作与确认点、责任专家、评测与版本）。

值得注意的是，同一项专家能力进入不同场景，运行边界必须重新配置。演讲中展示了互联网医院、MDT多学科会诊、专家问答与诊疗辅助、主动健康管理四类场景在数据权限、AI任务、人工门槛、评测重点上的差异配置。

六、应用生态：四位一体全场景应用生态

基于临床医学的理论基础和AI核心能力，OMYQS元气循环让主动健康管理的抗衰逆龄数字新范式，照进现实，能够为人们提供可感的、四位一体的价值服务：

1、OMYQS元气戒指（感知层）：消费级穿戴设备，24 小时动态采集生理参考数据，配套算法辅助追踪身体状态变化，对健康状态的动态监测。

2、AI专家团队（决策层）：基于思维链技术的六师AI分身（顶级专家、营养师、运动师、心理咨询师、康复师、健康管理师），复刻专家健康管理思维链，采用“A2A 模式（Agent to Agent）”，参考三甲医院MDT多学科讨论思路开展健康评估与规划建议。

3、三元循环营养干预系统（工具层）：对应分子—免疫—炎症耦合维度，AI辅助制定个性化膳食方案。采用“根源膳食支持+定向膳食支持”双层产品结构。

4、真人健康陪伴师（执行层）：解决健康管理依从性难题，提供数据提醒、饮食指导、运动指引、定期复盘等九项服务。真人的健康陪伴服务，使主动健康管理更具备温度和执行效率。

OMYQS元气循环四位一体全场景应用生态

七、落地验证：16个专病中心真实场景落地

目前，该应用生态已在广东省第二人民医院正式落地。依托主动健康人工智能联合中心，项目团队在16个专病中心、2.5万余例主动健康案例的基础上，完成了呼吸、代谢、心脑、肿瘤4类重点疾病、8位专家、8个专家智能体的一期建设。

三项核心落地内容包括：

·专家思维链提取与验证：提取判断方法、适用情境、红旗线索和人工确认点。

·记忆原生专家智能体：承接个体纵向记录，调用专家经验记忆和医学证据记忆。

·思维链集市平台：管理专家能力包的审核、版本、权限、调用和运行追溯。

“真实专家、真实案例和真实专病流程，共同推动记忆原生专家智能体进入主动健康管理场景。”王皓教授表示。

八、演进方向：AI健康管理的三条演进路径

展望未来，王皓教授提出了AI健康管理的三条演进路径：

更准：多模态生理感知 + 长期个人基线 + 多维健康评估，提升状态理解能力。

更广：从重点专病到更多专科、全院协同，从体检与基因到家庭健康管理，扩大服务覆盖。

更可信：记忆原生智能 + 智能体驾舱 + 决策轨迹 + 专家门控 + 权限治理 + 评测与回滚，完善运行治理。

更准、更广、更可信，共同推动健康管理形成长期协同能力。

王皓教授最后用三句话总结了OMYQS元气循环的技术愿景： “让每次服务持续承接同一个人的健康变化； 让经过审核的专家经验持续进入真实服务； 让每项建议、专业确认和服务行动都能够验证与追溯。”

免责声明：本文为学术大会相关报道，文中涉及理论、临床项目均处于科研探索阶段。OMYQS 元气循环相关产品及服务不属于药品、医疗器械，不可替代执业医师的诊断、治疗、处方。健康数据仅供参考，个体存在差异，不承诺任何健康效果。